Свежее
Прибор для предупреждения аварий на ЛЭП разработали ученые в ЧелябинскеНовые объекты 2-го этапа расширения Партизанской ГРЭС готовы на 65%Внедрение СМЗУ в 3-х контролируемых сечениях энергорайона «Южный-1»в позволяет оптимизировать загрузку генерации КузбассаРоссети Сибирь присоединили к электросетям 6 школ в ЗабайкальеВ Россети Новосибирск впервые прошли соревнования высоковольтных бригадЕК предложила «гибкий» потолок цен на российскую нефть
Сотрудники лаборатории возобновляемых источников энергии (ВИЭ) Адыгейского госуниверситета (АГУ) разработали программный модуль прогнозирования объемов выработки энергии от возобновляемых источников. Программа, точность прогнозирования которой достигает 95%, зарегистрирована в Роспатенте, сообщил ректор АГУ, вице-президент Российского союза ректоров Дауд Мамий.
Лаборатория возобновляемых источников энергии (ВИЭ) была создана в АГУ в декабре 2022 года при финансовой поддержке Минобрнауки России в рамках нацпроекта «Наука и университеты». Лаборатория позволяет привлечь к научным исследованиям в области ВИЭ еще больше молодых исследователей.
«Программа зарегистрирована в Роспатенте, она предназначена для оценки и прогнозирования выработки энергии от возобновляемых источников энергии, позволяет оценить на основе ретроспективных метеорологических данных объемы вырабатываемой энергии. С помощью экспериментальных данных была построена и проверена математическая модель прогнозирования выработки энергии. Точность прогнозирования достигает 91-95% в зависимости от выбранной модели», — сказал ректор.
Он отметил, что прогнозирование объемов энергии, вырабатываемой возобновляемыми источниками энергии, является сложной задачей для специалистов из-за высокой степени неопределенности поступления возобновляемой энергии. Низкая точность прогнозов и отсутствие гибкости в выборе подходящих методов оценки затрудняют эффективное планирование и использование ресурсов от ВИЭ, что может снижать экономическую эффективность и надежность систем, их использующих.
В разработке программы принимали участие сотрудники лаборатории ВИЭ Павел Бучацкий, Стефан Онищенко, Семен Теплоухов и Дмитрий Лисов. Для создания модуля прогнозирования использовались рекуррентные нейронные сети, позволяющие обеспечить повышенную точность, так как они учитывают не только текущие входные данные для прогнозирования, но и дополнительную ретроспективную информацию для анализа различных параметров, например, относительной влажности, атмосферного давления, температуры окружающей среды, скорости и направления ветра, влияющих на работу возобновляемых источников энергии. Учет прогнозных данных позволяет повысить уровень интеграции ВИЭ в энергосистему и обеспечить большую точность оценки технического потенциала ВИЭ.
Для Адыгеи научная разработка ученых АГУ очень актуальна: республика обладает большим потенциалом для комплексного использования геотермальных ресурсов, ветроэнергетики, солнечных электростанций, а также по созданию малых гидроэлектростанций. Она признана одной из наиболее обеспеченных солнечной радиацией территорий России, в регионе в среднем в году наблюдается более 250 солнечных дней.
Мы в телеграм:
Подпишитесь на наш Telegram Канал
Прибор для предупреждения аварий на ЛЭП разработали ученые в Челябинске
Предложено решение проблемы аварий на ЛЭП и других объектах энергетики,…
Новые объекты 2-го этапа расширения Партизанской ГРЭС готовы на 65%
Энергетики завершили возведение водозабора и в ближайшее время приступят к…
Внедрение СМЗУ в 3-х контролируемых сечениях энергорайона «Южный-1»в позволяет оптимизировать загрузку генерации Кузбасса
Применение технологии СМЗУ позволит увеличить степень использования пропускной способности сети…
Россети Сибирь присоединили к электросетям 6 школ в Забайкалье
Для этого энергетики установили 12 ТП, общей мощностью 9 МВА…
В Россети Новосибирск впервые прошли соревнования высоковольтных бригад
Победителем стала бригада филиала «Черепановские электрические сети», серебро взяли энергетики…
ЕК предложила «гибкий» потолок цен на российскую нефть
Который будет устанавливаться на $15 ниже рыночной цены барреля.